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重症监护室机械通气患者呼吸机相关性肺炎病原菌分布及风险预测模型构建

LUO Xin-yue, DENG Jun, YANG Zi-yuan,HENG Xin, ZHANG Pei-yun,WANG Song-ping

Progress in Modern Biomedicine(2023)

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摘要
目的:研究重症监护室(ICU)机械通气患者呼吸机相关性肺炎(VAP)的病原菌分布,分析其危险因素并构建风险预测模型,为VAP的预防提供理论依据.方法:选取2018年12月至2021年6月入住本院ICU的137例机械通气患者的临床资料进行回顾性分析,根据是否发生VAP分为VAP组30例和非VAP组107例.分析VAP的病原菌分布,对VAP的危险因素进行多因素Logistic回归分析,并构建风险预测模型.结果:30例VAP患者共培养出病原菌37株,革兰阳性菌8株(21.62%),革兰阴性菌28株(75.68%),真菌1株(2.70%).VAP的发生与慢性呼吸系统疾病、糖尿病、意识障碍、气管切开、抑酸药物使用、糖皮质激素使用、贫血、低蛋白血症、住院天数、机械通气时间、年龄等因素有关(P<0.05).多因素Logistic回归分析结果可知:住院天数>14d、意识障碍、糖皮质激素使用、年龄是VAP发生的独立危险因素(P<0.05).VAP风险预测模型构建:PI=1.208x住院天数>14d+1.051×意识障碍+1.012×糖皮质激素使用+0.044×年龄-5.907.构建的风险预测模型预测ICU机械通气患者发生VAP的受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.806.结论:VAP病原菌以革兰阴性菌为主,住院天数、意识障碍、糖皮质激素使用、年龄是VAP发生的独立危险因素,临床通过构建风险预测模型,有助于降低VAP的发生率.
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关键词
Mechanical ventilation,Ventilator associated pneumonia,Risk factors,Pathogens,Model building
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